numpy中np.c_和np.r_怎么使用

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1.np.c_的用法

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3],       [7, 8, 9]]) bOut[5]: array([[4, 5, 6],       [1, 2, 3]]) c=np.c_[a,b] cOut[7]: array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],       [7, 8, 9, 1, 2, 3]])   d= np.array([7,8,9]) e=np.array([1, 2, 3]) f=np.c_[d,e] fOut[12]: array([[7, 1],       [8, 2],       [9, 3]])

2.np.r_的用法

a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]])b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) d= np.array([7,8,9])e=np.array([1, 2, 3]) g=np.r_[a,b] Gout[14]: array([[1, 2, 3],       [7, 8, 9],       [4, 5, 6],       [1, 2, 3]]) h=np.r_[d,e] hOut[16]: array([7, 8, 9, 1, 2, 3])

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